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最近好几个人拿同一组硬件问题来问我:手头有一张Atlas 300V 24G,这玩意到底算不算运算加速卡,能不能像显卡那样直接装个PyTorch跑YOLO?老实说,我一开始也被这个问题问住了,因为在昇腾的板卡序列里ÿ…
阅读更多 →在IPv4地址体系中,部分网段被国际标准定义为保留地址、专用地址或禁用地址。此类地址无法随意分配给网络设备,也不能用作子网网络号,是计算机网络考试的高频核心考点。本文规整汇总所有特殊网段,提炼核心规则与必考原理࿰…
阅读更多 →接手压测任务不到一个月的新人,最容易在内存指标上栽跟头:线上压到一半,打开终端敲了个free -h,看到 used 占了 96%,心里一紧——内存是不是爆了?于是开始怀疑服务配置、怀疑 JVM 参数、怀疑负载均衡&#…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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